5 aree chiave in cui i governi possono implementare in modo responsabile l'intelligenza artificiale generativa – Blog IBM

Nel 2024, il processo di digitalizzazione in corso migliora ulteriormente l’efficienza dei programmi governativi e l’efficacia delle politiche, come dettagliato in un precedente white paper. Due elementi critici che guidano questa trasformazione digitale sono i dati e l’intelligenza artificiale (AI). L’intelligenza artificiale svolge un ruolo fondamentale nello sprigionare valore dai dati e nell’acquisire informazioni più approfondite sulle vaste informazioni che i governi raccolgono per servire i propri cittadini.  

Poiché si prevede che la domanda di IA generativa crescerà quest’anno, diventa imperativo per il settore pubblico abbracciare un uso responsabile di questa tecnologia. Solo così i governi potranno affermarsi come amministratori affidabili. 

Le differenze tra IA generativa e IA tradizionale 

Per comprendere le sfide uniche poste dall’IA generativa rispetto all’IA tradizionale, è utile comprenderne le differenze fondamentali. L’intelligenza artificiale tradizionale si basa principalmente su algoritmi e ampi set di dati etichettati per addestrare i modelli attraverso l’apprendimento automatico. Questi modelli possono fornire raccomandazioni o identificare determinati comportamenti riconoscendo modelli e aderendo a regole predefinite. Ad esempio, l’intelligenza artificiale tradizionale viene utilizzata per migliorare l’efficacia del filtraggio delle e-mail di spam, migliorare i consigli su film o prodotti per i consumatori e consentire agli assistenti virtuali di aiutare le persone nella ricerca di informazioni. 

L’intelligenza artificiale generativa sta emergendo come una soluzione preziosa per automatizzare e migliorare le attività amministrative di routine e ripetitive. Questa tecnologia eccelle nell’applicazione dei modelli di base, che sono grandi reti neurali addestrate su estesi dati non etichettati e ottimizzate per vari compiti. Può identificare, riassumere, convertire, prevedere e generare efficacemente contenuti da set di dati di grandi dimensioni. L’implementazione di questa tecnologia nel settore pubblico può migliorare significativamente l’efficienza, consentendo alle organizzazioni di completare le proprie attività quotidiane con una frazione delle risorse. 

L’intelligenza artificiale generativa rappresenta un’opportunità senza precedenti per potenziare vari aspetti delle operazioni governative e migliorare i servizi per i cittadini. Può fornire ai dipendenti pubblici strumenti più potenti per rispondere a domande e condurre ricerche. Compiti come la stesura e la gestione dei contratti, che sono cruciali e dispendiose in termini di tempo, potrebbero trarre grandi vantaggi dall’applicazione dell’intelligenza artificiale generativa. 

L’anno scorso, il Dipartimento di Stato degli Stati Uniti ha cercato feedback sulle sfide e sulle considerazioni di sicurezza legate all’introduzione dell’intelligenza artificiale per l’elaborazione generativa e del linguaggio naturale nella sua rete. Una richiesta di informazioni da parte del Dipartimento di Stato di giugno ha rivelato il loro obiettivo di migliorare l'efficienza dei lavoratori e l'accuratezza nei compiti ripetitivi legati alle ricerche di mercato e alla pianificazione delle acquisizioni per la stesura dei contratti. L’intelligenza artificiale generativa addestrata all’apprendimento automatico potrebbe aiutare nella stesura di nuovi contratti basati su questa ricerca. 

Implementare l’intelligenza artificiale generativa in modo responsabile 

Le notevoli capacità generative di questa tecnologia emergente di intelligenza artificiale sollevano interrogativi sul suo utilizzo responsabile nel settore pubblico. Ad esempio, i gestori del contratto devono sapere che la ricerca originale è stata fedelmente convertita in un contratto legalmente vincolante per due o più parti.  

Il pubblico ha recentemente incontrato l’intelligenza artificiale generativa principalmente attraverso strumenti che utilizzano testo, immagini, video e audio preesistenti per creare contenuti personalizzati su richiesta. Tuttavia, il livello di dettaglio riguarda la formazione di alcuni di questi modelli potrebbe essere insufficiente, soprattutto per le grandi imprese o i settori altamente regolamentati che dipendono dalla fiducia del pubblico.  

Per sviluppare un’intelligenza artificiale responsabile, i leader governativi devono prestare attenzione preparare i propri dati interni per sfruttare tutto il potenziale dell’intelligenza artificiale e dell’intelligenza artificiale generativa. Stabilire standard responsabili è un ruolo cruciale del governo, che richiede l’integrazione della responsabilità fin dall’inizio, piuttosto che in un secondo momento. Ciò include, tra le altre considerazioni, il mantenimento della supervisione umana per garantire l’accuratezza dei contenuti generati dall’intelligenza artificiale e prevenire pregiudizi. 

Pilastri chiave per un’intelligenza artificiale responsabile nel governo 

Lo sviluppo dell'intelligenza artificiale di IBM è incentrato su 5 pilastri fondamentali per garantire un'intelligenza artificiale affidabile. I leader governativi dovrebbero dare priorità a questi pilastri quando considerano lo sviluppo, la formazione e l’implementazione responsabile dell’IA:  

• Equità in un sistema di IA si riferisce alla sua capacità di trattare equamente individui o gruppi, a seconda del contesto in cui viene utilizzato il sistema di IA. Ciò significa contrastare i pregiudizi e prevenire la discriminazione correlata a caratteristiche protette, come il genere, la razza, l’età e lo stato di veterano. 
• Privacy riguarda la capacità di un sistema di intelligenza artificiale di dare priorità e salvaguardare la privacy e i diritti sui dati dei consumatori, rispettando nel contempo le normative esistenti relative alla raccolta, archiviazione, accesso e divulgazione dei dati.  
• Spiegabilità è importante perché un sistema di intelligenza artificiale deve essere in grado di fornire una spiegazione interpretabile dall’uomo per le sue previsioni e intuizioni in un modo che non si nasconda dietro il gergo tecnico.  
• Trasparenza significa che un sistema di IA deve includere e condividere informazioni su come è stato progettato e sviluppato e sui dati o sulle fonti di dati utilizzati per alimentare il sistema. 
• Robustezza è la capacità di un sistema di intelligenza artificiale di gestire in modo efficace condizioni eccezionali, come anomalie nell'input. Aiuta a garantire risultati coerenti.  

IBM Watsonx™, una piattaforma integrata di intelligenza artificiale, dati e governance, incarna questi principi offrendo un approccio continuo, efficiente e responsabile allo sviluppo dell'intelligenza artificiale in vari ambienti. Più specificamente, il recente lancio di IBM® watsonx.governance™ aiuta i team del settore pubblico ad automatizzare e affrontare queste aree, consentendo loro di dirigere, gestire e monitorare le attività di intelligenza artificiale della propria organizzazione. Questo strumento facilita processi chiari in modo che le organizzazioni possano rilevare e mitigare in modo proattivo i rischi, supportando al tempo stesso i loro programmi di conformità per le politiche interne di intelligenza artificiale e gli standard di settore.  

Poiché il settore pubblico continua ad abbracciare l’intelligenza artificiale e l’automazione per risolvere problemi e migliorare l’efficienza, è fondamentale mantenere la fiducia e la trasparenza in qualsiasi soluzione di intelligenza artificiale. I team dovrebbero avere la capacità di comprendere e gestire il ciclo di vita dell’IA in modo efficace. L’adozione proattiva di pratiche di intelligenza artificiale responsabile rappresenta per tutti noi un’opportunità di miglioramento.  

Scopri di più sull'intelligenza artificiale può trasformare i servizi pubblici